模型拟合分析

六、验证性因子分析

本书在探索性因子分析的基础上，进一步使用AMOS7.0统计分析软件来对研究的测量模型进行验证性因子分析，以证明测量模型理论基础的合理性并根据相关结果做出相应的修正。

(一) IT治理能力维度变量验证性因子分析

IT治理能力包括:权责、IT战略、组织、流程和机制五个外生潜变量。在前文探索性因子分析的基础上，运用AMOS7.0软件进行验证性因子分析，得到模型M_ IG_1的各拟合指标，如表5.14如示。可以看出，模型拟合得不是很好，各项指标都与最低标准存在差距。根据AMOS系统提示，观测变量IG_RS5、IG_RS3、IG_OG4、IG_PS3、IG_PS4的残差e1、e4、e6、e17和e16与多个测变量的残差相关，由于权责、组织以及治理流程这三个因子的观测题项均较多，接受系统的这一修正，将这五个题项删除。在AMOS系统中重新运算，得到模型M_IG_2的各项拟合指标，如表5.14所示。各项拟合指标有了明显的改善，但仍不理想。AMOS系统仍然提示观测变量IG_ME9、IG_ME1、IG_OG1、IG_ME7与多个观测变量残差相关，将其删除;同时，残差e18和e19，以及e14和e15具有相关性，由于它们都是IT治理的流程，从理论分析，具有一定的相关性。因此，接受系统的修正提示，在AMOS系统中重新运行，得到模型M_ IG_3的各项拟合指标，如表5.14所示。IT治理能力验证性因子路径分析如图5.2所示。

表5.14　IT治理能力验证性因子分析的拟合度指标

图5.2　IT治理能力验证性因子路径分析

可以看出，在最终的拟合模型M_IG_3中，只有GFI和NFI两个指标小于0.9，但是都接近0.9，模型是可以接受的。Bentler和Chou指出，对于包含较多变量的模型来说，完全达到一般认定的拟合优度是比较困难的。本模型中包含五个潜变量，25个测量项目，有部分拟合指标达不到0.9的标准是可以接受的。并且，其余的拟合指标，如χ²/d f、AGFI、CFI都表明该模型是可以接受的。因此，在后续的研究中，将采用这一拟合较好的测量模型。

(二) IT外包绩效维度变量验证性因子分析

IT外包绩效包括“业务绩效”和“客户满意”两个外生潜变量。在前文探索性因子分析的基础上，运用AMOS7.0软件进行验证性因子分析，得到模型M_OS_1的各拟合指标，如表5.15所示。大部分拟合指标都接近最低要求，但未达到要求，显示模型有改善的空间。根据AMOS系统提示，观测变量残差e8和e9，e4和e5，以及e2与多个观测项残差具有相关性。从理论分析来看，e8和e9具备一定的相关性。e4和e5也属类似的情形，接受系统的修正提示。e2与多个残差相关，将其删除。重新在AMOS系统中计算，得到模型M_OS_2的各项拟合指标，各项拟合指标都有了明显的提高。在该模型中，系统仍然提示e1与多个残差变量相关，将其删除，得到模型M_OS_3的各拟合指标，如表5.15所示，各项指标有了进一步的提高，都达到了拟合要求。模型M_OS_3的因子路径图，如图5.3所示。在后续的研究中，将采用这一拟合较好的测量模型。

表5.15　IT外包绩效验证性因子分析的拟合度指标

图5.3　IT外包绩效的验证性因子路径分析

(三) IT外包关系质量维度变量验证性因子分析

IT外包关系质量包括“信任”、“业务理解”、“利益与风险共享”、“冲突”、“承诺”五个外生潜变量。在前文探索性因子分析的基础上，运用AMOS7.0软件进行验证性因子分析，得到模型M_RE_1各拟合指标如表5.16所示。

表5.16　IT外包关系质量验证性因子分析的拟合度指标

该模型NFI这个指标拟合较差，没有达到基本的要求，模型存在进一步修正的可能性。根据AMOS系统的提示，观测变量残差e4和e9，e3和e10存在相关性，根据相关理论，它们之间存在相关性。因此，接受AMOS系统的修正提示，得到模型M_RE_2，各项拟合指标都有相应的提高。AMOS系统提示模型有进一步修正的可能性，观测变量RE_TH 1的残差与多个观测变量的残差相关，将其删除，得到模型M_RE_3，各项拟合指标有了进一步的提高，在后续研究中将采用该模型。M_RE_3因子路径分析如图5.4所示:

图5.4　IT外包关系质量验证性因子路径分析